PyTorch深度学习指南
①全新正版，现货速发，7天无理由退换货②天津、成都、无锡、广东等多仓就近发货，订单最迟48小时内发出③无法指定快递④可开电子发票，不清楚的请咨询客服。
￥ 57.6 5.8折 ￥ 99 全新
库存5件
湖北武汉
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者(巴西) 丹尼尔·沃格特·戈多伊著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111749783
出版时间2024-03
装帧平装
开本其他
定价99元
货号4587091
上书时间2024-12-20
- 在售商品 暂无
- 平均发货时间 17小时
- 好评率 暂无
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
目录
本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd; 训练循环、数据加载器、小批量和优化器; 二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集; 决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。
内容摘要
“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书为该套丛书的第一卷：编程基础。本书主要介绍了梯度下降和PyTorch的Autograd；训练循环、数据加载器、小批量和优化器；二元分类器、交叉熵损失和不平衡数据集；决策边界、评估指标和数据可分离性等内容。
本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读学习。
主编推荐
国外Pytorch深度学习畅销书 全彩印刷
作者拥有20余年从业经验
“PyTorch深度学习指南”丛书循序渐进地详细讲解了与深度学习相关的重要概念、算法和模型，并着重展示了PyTorch是如何实现这些算法和模型的。其共分三卷：编程基础、计算机视觉、序列与自然语言处理。
本书适用于对深度学习感兴趣，并希望使用PyTorch实现深度学习的Python程序员阅读。
以下是部分国外读者书评：
Mike：语言通俗易懂，易于吸收和理解，没有长篇大论，也没有太多的数学符号，只在极少数情况下才在文中使用，确实很有帮助。作者带你了解如何在没有Torch的情况下首先构建和训练神经网络，以及梯度下降之类的事情是如何运作的。
Mark：这本书很棒！我能够在几天内读完它，它非常容易理解。我很熟悉scikit-learn，已经用了几年了，所以这本书是一种快速适应PyTorch的方法。对ML概念的回顾足够深入，所以我理解了代码。我现在开始读第二卷！
TS.：这本书不只是把代码推到你面前，它解释了事物在引擎盖下是如何工作的。我非常喜欢这种风格，所以我把这本书及其第二卷作为我的ECE655高级GPU编程和深度学习课程的教材。
Jesse：我喜欢这位作家的风格。他从深度学习背后的基本概念开始，带领你从自己硬编码梯度下降到使用PyTorch高效实现，逐步提高抽象和复杂性。最后，你将能够在PyTorch中编写一个干净紧凑的模型，并且了解每个子组件在后台做什么。
相关推荐
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价